数字图像预处理深度解析：噪声滤波与边缘检测

第五章深入探讨了数字图像的预处理技术，这是图像处理流程中的关键环节，对于后续的分析和理解至关重要。首先，章节开始于图像退化模型与噪声分类，图像在采集、传输过程中会经历各种因素导致的退化，如模糊、失真和噪声。退化模型有助于理解图像质量下降的原因，以便采取相应的复原策略。 5.1节详细地讨论了不同类型的噪声，如加性噪声。针对这类噪声，文本介绍了几种空间域滤波方法：自适应均值滤波器，通过平均周围像素值来平滑图像并减少噪声；自适应中值滤波器，利用中值代替像素值，能更好地保留图像边缘信息；以及自适应梯度倒数加权滤波器，结合图像梯度信息进行更精细的噪声抑制。 MATLAB实现部分展示了这些方法的具体应用，通过编程实践帮助读者理解算法原理。此外，还探讨了噪声检测与恢复的新方法，如基于数据逼近和细节保护规则的凸面代价函数，以及基于概率统计模型的噪声恢复策略。 5.3节进一步研究了空间域滤波的创新方法，包括中值滤波算法的噪声检测和基于凸面代价函数的噪声恢复。这部分内容不仅理论性强，还有仿真实验来评估方法的性能。 对于周期噪声，章节转向频域滤波技术，利用频域特性来去除噪声。小波滤波作为一种强大的工具，通过小波变换分析图像，然后选择合适的阈值进行去噪，这部分内容涉及小波域去噪模型、阈值估计和MATLAB实现。 偏微分方程图像去噪则是另一种数学模型，它通过求解偏微分方程来平滑图像并保留细节。边缘检测是图像处理中的重要任务，5.7节介绍了多种常用的梯度算子，如Roberts、Prewitt、Sobel、LOG算子和Canny算子，以及基于这些算子的MATLAB编程示例。 最后，Hough变换被用于线检测，作为边缘检测的一种补充手段，能够识别出图像中的直线特征。 第五章全面涵盖了数字图像预处理的各个方面，从基本的噪声抑制到高级的边缘检测和特征提取，为后续的图像分析和理解奠定了坚实基础。